攀大附院作为主要参与完成单位在国际权威神经科学杂志《Frontiers in Aging Neuroscience》发表研究
近日，国际权威神经科学杂志《FrontiersinAgingNeuroscience》（IF=5.75，Q2），发表了我院胡平等的最新研究成果“ComparisonofConventionalLogisticRegressionandMachineLearningMethodsforPredictingDelayedCerebralIschemiaAfterAneurysmalSubarachnoidHemorrhage:AMulticentricObservationalCohortStudy”。攀枝花学院附属医院作为主要完成单位参与该项研究。
该研究表明机器学习特别是随机森林（RF）算法，在预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）后迟发性脑缺血（DCI）较传统的logistic回归模型表现更好。基于RF构建的在线风险预测工具将有助于神经外科医生早期精准识别可能发生DCI的高危患者，并指导临床干预。
动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）是一种严重的急性脑血管疾病，导致高发病率和死亡率。大约50%的aSAH幸存者有永久性的神经功能障碍。迟发性脑缺血（DCI）作为aSAH后最常见的并发症，影响约30%的患者，由于其诊断通常较晚，经常对患者造成严重的损害。因此，及时准确地预测DCI对于aSAH患者的治疗和预后至关重要。迫切需要一个精确、可靠的模型来早期预测DCI的发展。
这是一项多中心、回顾性、观察性队列研究，利用了来自电子健康记录系统的临床数据。研究对象包括2019年4月至2021年6月在武汉大学人民医院、攀枝花学院附属医院、湖州市中心医院、北方战区总医院、山西医科大学第一附属医院接受治疗的所有发病24h以内的成人aSAH患者。该研究最终招募了404名aSAH患者。
结果表明共有112名（27.7%）患者发展为DCI。验证队列中AUC值为0.824（95%CI：0.73–0.91）的传统LR模型优于K-最近邻（AUC=0.792[95%CI：0.68–0.9，P=0.46]）、决策树(AUC=0.675[95%CI：0.56–0.79，P<0.01])、支持向量机（AUC=0.677[95%CI：0.57–0.77，P<0.01]）和极限梯度提升机模型(AUC=0.78[95%CI：0.68–0.87，P=0.50]）。然而，具有相同AUC（0.858，95%CI：0.78–0.93，P=0.26）的随机森林（RF）和人工神经网络模型优于LR。RF的精度和平衡精度分别比后者高出20.8%和11%，RF在验证队列中也显示出良好的校准（Hosmer-Lemeshow：P=0.203）。
其次，本研究发现入院蛛网膜下腔血凝块平均CT密度值、外周血白细胞计数、中性粒细胞计数、脑水肿平均CT密度值和单核细胞计数是RF模型中DCI预测的五个最重要特征。基于此，我们开发了一个基于重要特征的在线预测工具（https://dynamic-nomogram.shinyapps.io/DynNomapp-DCI/），以精确计算DCI风险。
在这项多中心研究中，我们发现几种ML方法，特别是RF，优于传统的LR。此外，还开发了一种基于RF模型的在线预测工具，以识别SAH后DCI高风险的患者并促进及时干预。
胡平是我们攀枝花学院自行培养的优秀学生
学成归来后留我院工作
本科毕业于攀枝花学院，硕士毕业于武汉大学
目前博士在读，就读于南昌大学
研究方向
脑血管病的临床及基础研究工作
研究成果
发表多篇学术论文，其中以第一作者发表5篇SCI，授权国家发明专利1项，以主要完成人身份申请武汉大学本科教育基金1项
获得荣誉
2019年获攀枝花学院优秀毕业生
2021年荣获武汉大学学业奖学金一等奖
2021-2022年荣获武汉大学优秀研究生（标兵）称号
2022年荣获武汉大学优秀毕业研究生
部分来源：《FrontiersinAgingNeuroscience》
责编：苏丹
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